66B là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn do các nhà nghiên cứu phát triển, có khoảng 66 tỷ tham số. Mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng nhằm sinh ra văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi, và hỗ trợ các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
So với các mô hình nhỏ hơn, 66B tận dụng kiến trúc transformer với nhiều lớp attention và feed-forward. Quy mô tham số cho phép nó nắm bắt ngữ cảnh dài, hiểu mối quan hệ ngữ pháp và ý nghĩa trong văn bản. Việc huấn luyện thường dùng tối ưu hóa để tối ưu hóa loss trên tập dữ liệu lớn, đồng thời áp dụng kỹ thuật chính sách để giảm sai lệch và tăng tính an toàn.

Hiệu năng của 66B phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, chất lượng tiền xử lý và cấu hình huấn luyện như kích thước batch, learning rate và kiến trúc chi tiết. Dữ liệu huấn luyện thường đa dạng, có văn bản từ nhiều nguồn, ngôn ngữ khác nhau và các thể loại, nhằm giúp mô hình tổng quát và không bị thiên vị quá mức.
